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課程簡介

製造業中的AI簡介

  • 智慧製造和工業4.0趨勢。
  • 運營中AI用例概覽。
  • 關鍵績效指標(KPI)。

數據收集與準備

  • 製造數據來源(傳感器、PLC、MES)。
  • 時間序列數據的清理和格式化。
  • 使用Pandas和Jupyter進行預處理。

描述性與診斷性分析

  • 數據探索和可視化。
  • 關聯分析和根本原因識別。
  • 使用Power BI創建自定義儀表板。

用於流程優化的機器學習

  • 監督式和無監督式學習。
  • 用於模式發現的分類聚類。
  • 用於預測的回归分析和分類模型。

用於預測性維護和質量的AI

  • 異常檢測和預測性警報。
  • 故障預測模型。
  • 通過模型見解提升產品質量。

實時分析與反饋循環

  • 流數據和實時處理。
  • 與SCADA/MES系統的集成。
  • 自動流程調整的反饋機制。

案例研究與結業項目

  • 對真實數據集進行動手分析。
  • 設計並驗證優化模型。
  • 最後展示AI驅動的改進計劃。

總結與下一步

最低要求

  • 了解製造流程或運營管理。
  • 具有數據分析或基於Excel的報告經驗。
  • 對編程或腳本語言的基本熟悉度。

目標受眾

  • 流程工程師。
  • 車間主管。
  • 精益六西格玛專業人士。
 21 小時

課程分類